SRTM(1″)DEM在流域水文分析中的适用性研究

高精度的数字高程模型(digital elevation model,DEM)数据是流域水文分析应用的基础。美国地质调查局新发布了全球高分辨率数字高程数据产品,其空间分辨率为1″(约为30 m)。为评价该数据在流域水文分析中的适用性,以鹤壁汤河流域为实验区,以机载LiDAR DEM数据为参考,统计了SRTM(1″)数据的高程误差,分析了坡度、坡向、地表覆盖等对误差的影响;在基于地形的水文分析中,统计分析了SRTM(1″)数据误差对地形湿度指数、坡度坡长因子以及汇流动力指数等地形指数计算的影响;最后选取流域汇水区面积、最长水流路径长度、形状系数、弯曲度系数等流域特征参数对两种DEM数据提取结果进行了对比。研究表明SRTM(1″)DEM数据具有较高的精度,原始数据均方根误差为5.98 m,在消除平面位移误差后减小为4.32 m。基于地形的水文分析表明SRTM DEM与LiDAR DEM计算结果具有一定的差异,地形湿度指数平均值略高,坡度坡长因子和汇流动力指数平均值偏低,离散度偏小,这与SRTM DEM在微地貌以及高坡度地形区存在失真相关。两种DEM数据提取流域特征参数差异较小。上述研究表明SRTM DEM(1″)数据在流域水文分析中具有较大的应用潜力。     

不同分辨率SRTM-DEM的数字地形分析比较研究

以通化地区为试验区,利用Arc/Info软件,将原始的SRTM数据生成等高线,再插值生成不同分辨率的DEM数据,提取了高程差、坡度、坡向、地形阴影数字地形信息,并根据D8算法,对流域信息进行提取。结果表明:不同分辨率的DEM在描述地形的整体变化上存在的差异很小,但高分辨率的DEM可以更好地反映出地形的细微变化;在水文模拟方面,流域网络的数量及沟壑密度与DEM的分辨率成正相关的关系,但由于高分辨率的DEM信息冗余,在水文模拟方面,提取流域网络的时候会出现生成伪沟谷的现象。     

基于DEM汇流模拟的鞍部点提取改进方法

鞍部点是重要的地形控制点之一,由于其特殊的形态特征,基于DEM的鞍部点提取算法较山顶点、山谷点提取更为困难.本文提出一种基于DEM汇流模拟的鞍部点快速提取改进算法.该算法利用DEM地表汇流模拟的方法提取山脊线,利用地形倒置得到的反地形地表汇流模拟提取反地形流域边界线,获得能自动实现地形部分的原始地形汇水线,进而通过特征...     

机载LiDAR DEM在流域水文分析与模拟中的尺度效应

DEM数据是流域水文分析和模拟的基础，不同DEM分辨率尺度深刻影响着水文分析和水文过程模拟的结果。本文基于机载LiDAR获取的DEM数据，分析了不同分辨率LiDAR DEM在坡度提取、水文指数分析和流域特征参数提取中的差异及产生原因；基于SWAT分布式水文模型模拟研究了不同分辨率DEM数据的水文效应。研究结果表明：随着DEM分辨率的降低，坡度平均值减小，TWI平均值增大，SPI平均值减小，LSF均值先增大后减小，当分辨率为10 m时，LSF取得最大值；SWAT模型模拟结果表明，随分辨率的降低、坡度值的变小，地形湿度指数变大，蒸散发量增加，地表径流深减小，而土壤渗漏量与地下径流量则是先减小后增加，出现极值时DEM分辨率为10 m，与LSF出现极值时一致。     

不同精度DEM流域地形特征提取分析及坡度误差控制研究

以北京密云水库牤牛河流域为试验区,对该流域4种精度DEM提取的流域地形值进行分析,并基于此对不同精度DEM所提取的坡度值进行了误差量化控制,运用曲线回归方法,建立了坡度损失拟合方程系.试验证明,该方法对坡度误差控制较好,具有较大的应用价值.     

基于Hutchinson的DEM建立及质量评价

建立高质量的数字高程模型(DEM)是正确计算坡度、坡向、提取流域地形特征、进行水文分析的前提。国外应用最广的是基于Hutchinson方法的DEM插值方法和应用该算法的软件ANUDEM,该软件采用有限微分内插技术和地形强化算法,自动去除伪下陷带点和生成输入数据错误文件。研究表明,通过等高线回放、DEM中误差、坡度、河流、光照模拟等方面的对比,ANUDEM生成的DEM表面光滑,比常规用TIN方法构建的TIN-DEM更能准确地表现地形起伏,其提取的坡度、光照图更准确,适宜进行水文分析。     

DEM分辨率对小流域地形水文特征提取的影响

基于ArcGIS水文分析工具研究DEM分辨率对提取流域地形和水文参数的影响,选择黄土丘陵沟壑区典型小流域—韭园沟流域为实验区,该流域地形复杂,沟壑纵横,DEM分辨率变化对其地形表达有很大影响。研究表明,DEM分辨率对小流域面积、流域高程、坡向的表达或提取精度影响较小,而对坡度、河道长度、河网密度和河道分级等因子提取有较大影响。     

DEM网格尺寸对地形因子精度的影响分析

本文以四川省为研究区,基于SRTM数据和GDEM数据,选取5种不同网格尺寸提取坡度、坡向、剖面曲率、平面曲率和地表粗糙度等地形因子,比较DEM网格尺寸变化对提取的地形因子计算结果的误差。研究表明,DEM网格尺寸的增大增加了DEM对地形信息的概括,提取的地形因子准确性降低;但是网格尺寸如果过小,会导致数据量快速增大,浪费大量时间和计算机资源。所以在生产实践中,应综合考虑多种因素选择适宜的网格尺寸。     

基于栅格DEM的地形特征提取与分析

以陕北延安地区燕儿沟流域为实验样区,运用比较分析法和数理统计法进行基于栅格DEM的地形特征提取和分析,以及DEM分辨率对地形特征的影响,并计算和比较了地形特征的空间统计分布。研究表明:一个相对真实的DEM能够通过修改生成DEM的基本材料,以及对DEM进行再加工而获得。由于DEM分辨率的不同,由此得到的地形特征值(如坡度、地形指数、河网密度等)在统计特性上也会随之变化。随着DEM分辨率的降低,坡度减小,地形坦化,地形指数均值变大,流域总面积变大,子流域数量减少,河流总长度减小,河网密度降低。     

DEM空间尺度对岷江上游流域特征提取的影响

DEM分辨率是描述DEM地形精确程度的一个重要指标,同时也是决定DEM使用范围的一个主要影响因素。此处以岷江上游流域为研究区,Arc GIS为技术支撑,分析DEM空间尺度对流域特征提取的影响。首先,采用7组不同分辨率的DEM数据,通过5类不同特征参数的提取来进行DEM尺度效应的定量分析。其次,借鉴坡度中误差法思想和信息熵理论,综合分析高程、坡度和地面粗糙度来确定该地区DEM研究的分辨率合理范围。结论表明:随着DEM栅格大小的不断增大,高程区间和坡度随之减小;地面粗糙度的减小表现出地形的平坦化;信息熵所包含的内容减少;河网总长度和河网密度也随之变短变稀疏。文中岷江上游流域特征提取研究的DEM最佳空间分辨率区间为30~60 m。     

Assessment of an ASTER-generated DEM for 2D hydrodynamic flood modeling

Flood modeling often provides inputs to flood hazard management. In the present work we studied the flooding characteristics in the data scarce region of the Lake Tana basin at the source of the Blue Nile River. The study required to integrate remote sensing, GIS with a two-dimensional (2D) module of the SOBEK flood model. The resolution of the topographic data in many areas, such as the Lake Tana region, is commonly too poor to support detailed 2D hydrodynamic modeling. To overcome such limitations, we used a Digital Elevation Model (DEM) which was generated from the Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) image. A GIS procedure is developed to reconstruct the river terrain and channel bathymetry. The results revealed that a representation of the river terrain largely affects the simulated flood characteristics. Simulations indicate that effects of Lake Tana water levels propagate up to 13 km along the Ribb River. We conclude that a 15 m resolution ASTER DEM can serve as an input to detailed 2D hydrodynamic modeling in data scarce regions. However, for this purpose it is necessary to accurately reconstruct the river terrain geometry and flood plain topography based on ground observations by means of a river terrain model.     

几何校正后的三维地形可视化及应用

三维可视化技术的发展日益成熟,本文以ERDAS IMAGINE软件为基础,利用Arc GIS软件将该地形图的高程数据转换为高精度的数字高程模型,通过影像的几何校正后,将DEM影像与该区域的多光谱影像图进行叠加,从而实现了三维地形的可视化。几何校正后的三维地形真实感更强,并在此基础上分析了三维地形可视化的应用,对于虚拟现实技术的迅速发展有着重要的意义。     

基于LROC NAC影像的高分辨率连续DEM数据制作

具有高分辨率和连续表面的DEM数据是获取月球形貌特征并进行数字地形分析的主要数据源。本文选择嫦娥五号候选着陆区中的一个区域作为试验区,首先,基于LROC NAC立体影像、ISIS3和Stereo Pipeline软件生成高分辨率DOM影像及对应DEM数据,并将其与日本SELENE数据进行对比;然后,利用反距离权重、径向基函数和经验贝叶斯克里金3种插值方法对DEM数据的空洞区域进行修复,并对不同修复方法进行交叉验证分析。结果表明：生成的DOM和DEM分辨率约3.5 m,明显比7.4 m分辨率的日本SELENE数据清晰,并具有更强的地形表达能力;径向基函数插值法的空洞修复效果最好,交叉验证均方根误差为0.26 m。本文对准确获取月球形貌特征、探测器选址等具有一定作用,并能够为其他区域的高分辨率连续DEM数据生成提供参考。     

Evaluation of vertical accuracy of open source Digital Elevation Model (DEM)

Digital Elevation Model (DEM) is a quantitative representation of terrain and is important for Earth science and hydrological applications. DEM can be generated using photogrammetry, interferometry, ground and laser surveying and other techniques. Some of the DEMs such as ASTER, SRTM, and GTOPO 30 are freely available open source products. Each DEM contains intrinsic errors due to primary data acquisition technology and processing methodology in relation with a particular terrain and land cover type. The accuracy of these datasets is often unknown and is non-uniform within each dataset. In this study we evaluate open source DEMs (ASTER and SRTM) and their derived attributes using high postings Cartosat DEM and Survey of India (SOI) height information. It was found that representation of terrain characteristics is affected in the coarse postings DEM. The overall vertical accuracy shows RMS error of 12.62 m and 17.76 m for ASTER and SRTM DEM respectively, when compared with Cartosat DEM. The slope and drainage network delineation are also violated. The terrain morphology strongly influences the DEM accuracy. These results can be highly useful for researchers using such products in various modeling exercises.     

基于RASM的紧支撑径向基函数自适应并行地形插值方法

快速、准确地对地形进行重建以生成数字高程模型是地理信息表达的重要研究内容,径向基函数（radial basis function,RBF）作为一种插值性能较优的空间插值方法,特别适合于重建复杂的地形模型,但随着已知地形采样点数量的增加,RBF插值模型求解速度变慢,同时插值矩阵过于庞大而导致插值模型求解困难甚至求解失败。针对这个问题,本文基于区域分解和施瓦兹并行原理进行地形插值,以紧支撑径向基函数（compact support RBF,CSRBF）构建基于所有地形采样数据的全局插值矩阵,并自适应求解子区域CSRBF插值节点紧支撑半径,基于限制性加性施瓦兹方法（restricted additive Schwarz method,RASM）采用多核并行架构对各局部子区域的插值矩阵进行求解。以某地区数字高程模型（DEM）数据进行插值实验,结果表明,本文方法能够对大规模地形数据进行准确重建,并且具有较高的求解效率。     

面向分布式水文模型的SRTM无效高程数据处理方法

获取高精度DEM是分布式水文模型开发和应用的基础,而最新发布的全球高分辨率SRTM数据在很大程度上解决了高分辨率DEM数据获取相对困难的问题,对于水文学研究具有重要意义。由于利用雷达技术获取地面高程数据技术本身的限制,SRTM原始DEM数据中存在着很多问题。本文以雪野水库区域为例,利用ASTER数据通过分析两种数据高程差异的分布特点对SRTM高程数据无效区域进行了填充,计算结果表明该方法可以提高无效数据处理结果的精度,是一种有效的获取相对完整地形数据的方法。     

不同地形环境下无人机航线规划及三维建模分析

针对不同地形环境下存在的飞行安全性低、数据冗余、构建三维模型质量和精度差等问题,本文以单镜头四旋翼小型无人机为试验设备,对平坦地形环境下的复杂单体建筑使用井字形交叉航线和环视航线;对复杂山地地形环境下的泥石流沟谷使用水平航线、井字形交叉航线及视频航线构建三维模型,并结合航线参数、三维模型质量和精度,探讨了不同地形环境下无人机航线规划方案对三维模型构建的影响。经评价分析可知:①使用环视航线能安全、快速地获取平坦地形下的复杂单体建筑影像,构建完整、质量好、精度高的三维模型;②使用井字形交叉航线能构建山地地形下泥石流沟谷的完整、质量好、精度高的三维模型,但飞行安全性、时效性较低;③使用视频航线,影像重叠度高,能构建完整、质量好的三维模型,模型精度并无明显差异。     

元谋干热河谷浅沟测量方法比较与精度评价

为探究不同测量方法获取浅沟数据的精度,本文以元谋干热河谷区浅沟为例,采用RTK、三维激光扫描、近景摄影测量等多种测量方法获取浅沟数据,建立DEM并提取浅沟形态参数,对比近景摄影测量以不同方式获取标记坐标后建立DEM的差异,同时以测针板实测浅沟横剖面为参照,对比分析不同测量方法获取浅沟横剖面的精度。结果表明：RTK获取密度较低的点数据,建立的DEM较粗糙,仅体现沟缘大致走向;近景摄影测量+RTK方法测得的DEM高程整体低于近景摄影测量+全站仪所得DEM高程;利用三维激光扫描仪和近景摄影测量+全站仪两种方法获取数据所提取的浅沟形态参数精度较高;对比浅沟横剖面,横剖面近景摄影测量+全站仪测量所得与实测横剖面重合度较高。因此,利用近景摄影测量+全站仪进行浅沟测量,在精度、效率等方面优势较大。     

一种面向大场景3维显示的地形建模方法

提出一种面向大范围3维场景显示的地形建模方法.该方法基于数字高程模型DEM(Digital Elevation Model)固有的栅格特点,将大范围场景划分成小的子块.根据应用对这些子块的精度要求,采用不同地形建模方法构建相应的细节层次LoD( Level of Detail)模型.最终,通过拼接这些子块模型完成对整个大场景的多分辨率建模,试验结果表明,该算法具有较好的实用性和有效性.